TGTGInsighttelegram intelligenceLIVE / telegram public index
← Python Заметки

TGINSIGHT SIMILAR POSTS

Најди сличен содржај

Изворен канал @pythonotes · Post #32 · 7 фев.

Скорее всего уже слышали, что складывать строки через + это плохая практика. Падение производительности, и всё такое. Без лишних слов, давайте измерять: from timeit import timeit def t1(): # складываем 10 строк через + из переменной t = 'text' for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t2(): # склеиваем список строк через метод join arr = ['text'] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t3(): # складываем через + но не из переменной а непосредственно инлайн объекты for _ in range(1000): s = 'text' + 'text' + 'text' + ... # всего 10 раз Теперь каждую строку склейки запустим по 10М раз >>> timeit(t1, number=10000) 0.21951690399964718 >>> timeit(t2, number=10000) 1.4978306379998685 >>> timeit(t3, number=10000) 0.2213820789993406 Хм, а нам говорили что через "+" это плохо и медленно ))) 😁 Тут стоит учитывать, что речь идёт о склейке множества длинных строк. Давайте изменим условия: def t4(): t = 'text'*100 for _ in range(1000): s = t + t + t + t + t + t + t + t + t def t5(): arr = ['text'*100] * 10 for _ in range(1000): s = ''.join(arr) def t6(): for _ in range(1000): s = 'text'*100 + 'text'*100 + ... # всего 10 раз >>> timeit(t4, number=10000) 12.795130728000004 >>> timeit(t5, number=10000) 2.642637542999182 >>> timeit(t6, number=10000) 0.2184546610005782 Вот, уже другой разговор, сразу видна разница, в среднем в 6 раз. Но погодите, почему последний тест t6() по скорости такой же как и t3()? Ведь строки теперь в 100 раз длиннее! Это вопросы оптимизации кода, какие простые изменения ускоряют или замедляют выполнение программы. Мы столкнулись с примером обхода обращения к переменной. Например, именно так работает директива #define в С++, во время компиляции подставляя значение переменной вместо ссылки на неё. В Python это тоже работает, но часто ли вы сможете встретить такой способ работы со строками? К сожалению, способ почти только теоретический. В целом, тесты показали то, что мы хотели. Делаем выводы самостоятельно. Полный листинг 🌍 #tricks

Резултати

Пронајдени 1 слични објави

Пребарај: #zhoukun

当前筛选 #zhoukun清除筛选
Marx21.it

@marx21news · Post #9425 · 20.12.2025 г., 08:35

Il percorso verso una Cina moderatamente prospera ✍️ Zhou Kun | Anteo Edizioni, 2025 Recensione di Giulio Chinappi Come si è costruita, passo dopo passo, la Cina contemporanea? In questo libro Zhou Kun ricostruisce il lungo cammino politico ed economico che ha portato la Repubblica Popolare Cinese all’obiettivo della “società moderatamente prospera” (小康, Xiaokang), attraversando le leadership di Mao Zedong, Deng Xiaoping, Jiang Zemin, Hu Jintao e Xi Jinping. Non una storia lineare né una sequenza di slogan, ma un’analisi fatta di correzioni, contraddizioni e aggiustamenti strategici, dove modernizzazione, ruolo del Partito e riforme economiche si intrecciano per oltre settant’anni. Dal maoismo e dalle sue fratture, alla svolta pragmatica di Deng, dalla sistematizzazione delle riforme sotto Jiang, alla ricerca di coesione sociale con Hu, fino alla “Nuova Era” di Xi Jinping, il volume offre una mappa utile per comprendere il presente e il futuro della Cina. Un testo denso, ben documentato, ricco di fonti e particolarmente prezioso per il lettore italiano interessato alla storia contemporanea, alla politica comparata e alle strategie di Stato. ➡️ Una lettura consigliata per chi vuole andare oltre le semplificazioni e capire davvero la traiettoria del gigante asiatico. #Cina#PoliticaInternazionale#StoriaContemporanea#ZhouKun#PCC#Xiaokang#LibriConsigliati https://www.marx21.it/cultura/il-percorso-verso-una-cina-moderatamente-prospera-zhou-kun-2/